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单卡30秒跑出虚拟3D老婆！Text to 3D生成看清毛孔细节的高精度数字人，无缝衔接Maya、Unity等制作工具
文章来源：量子位
概述
这篇文章介绍了一款名为ChatAvatar的产品，它可以通过简单的文本描述，生成影视级的3D超写实数字人资产。文章介绍了这款产品的特点、技术原理、应用场景和创新意义，以及背后的AI初创公司影眸科技的发展历程和未来规划。
要点
- 🚀 ChatAvatar是全球首款Production-Ready的Text to 3D产品，平均仅需30秒，就能做出一张以假乱真的脸，甚至是你自己的。
- 🎨 ChatAvatar采用对话式交互，无需专业的提示工程，只需用大白话向ChatBot描述需求，就能按需生成3D人脸，并覆盖一张贴合模型的真实“人皮”。
- 🎮 ChatAvatar生成的3D资产可以直接接入游戏和影视生产流程，具有规整的拓扑、高精度的PBR材质和动画能力。
- 🧠 ChatAvatar基于影眸科技自研的渐进式3D生成框架DreamFace，利用“穹顶光场”采集到的世界首个大体量、高精度、多表情的人脸高精度数据集进行训练。
- 🌊 ChatAvatar是AIGC领域的下一个前沿热点，将“生成”作为新一代数字资产的获取方式，替代传统的搜索式3D资产库。
游戏建模师直呼失业！OpenAI再放杀器Shap-E：史上最快的文本转3D模型，代码、模型全开源
文章来源：新智元
概述
本文介绍了OpenAI发布的全新隐式text-to-3D模型Shap-E，该模型可以根据文本或图像生成三维资产的隐函数参数，从而渲染出高质量的纹理网格和神经辐射场。该模型与之前的显式模型Point-E相比，具有更快的收敛速度和更高的样本质量，但在生成性能上仍有不足。
要点
- 🚀 Shap-E是一种基于扩散的隐式text-to-3D模型，可以直接生成隐函数的参数来渲染三维资产。
- 🎨 Shap-E使用两种类型的隐式神经表征（INRs）来表示三维资产：神经辐射场（NeRF）和GET3D。
- 🏃♂️ Shap-E首先训练一个编码器来生成隐式表征，然后在编码器产生的潜表征上训练扩散模型。
- 📊 Shap-E在文本条件和图像条件下都与Point-E模型进行了对比，发现Shap-E在收敛速度和样本质量上有优势，但在生成性能上还有提升空间。
一键改图，视觉中国终于出手AIGC了
文章来源：机械之心
概述
本文介绍了视觉中国推出的基于生成式 AI 技术的创意工具，包括模特转换、插画转换等功能，以及公司的 AIGC 发展战略和优势。
要点
- 📷 视觉中国是一家以 “优质内容 + 智能科技” 为核心驱动的智能交易与服务平台，拥有超过 4 亿的优质图片、视频、音乐等数字版权交易平台。
- 🎨 视觉中国上线了基于生成式 AI 技术的创意工具，用户可在线对版权图片进行二次创作，提高内容生成效率和多样性，同时保障原版权图片创作人的收益。
- 🚀 视觉中国确立了 “AI + 内容 + 场景” 的发展战略，运用人工智能、区块链、大数据等技术进行产品与服务的研发，探索全新 AIGC 商业模式，为内容产业高质量发展注入新动能。
